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formation:insa2019gpu [2019/12/06 17:58]
equemene [TP INSA 2019-2020 : le GPU par la pratique]
formation:insa2019gpu [2020/01/20 17:14] (Version actuelle)
equemene
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   * **k80alpha**,​ **k80beta**,​ **k80gamma** : stations virtuelles disposant d'1, 1 et 2 GPU de Nvidia Tesla K80   * **k80alpha**,​ **k80beta**,​ **k80gamma** : stations virtuelles disposant d'1, 1 et 2 GPU de Nvidia Tesla K80
   * **p100alpha**,​ **p100beta** : stations virtuelles disposant d'une Nvidia Tesla P100   * **p100alpha**,​ **p100beta** : stations virtuelles disposant d'une Nvidia Tesla P100
 +  * **p100gamma** : station virtuelle disposant de 2 Nvidia Tesla P100
   * **k40m** : station virtuelle disposant d'une Nvidia Tesla K40m   * **k40m** : station virtuelle disposant d'une Nvidia Tesla K40m
-  * **r740gpu1** : station disposant de 2 Tesla P100 (appartenant au PSMN) 
  
 Jetez un coup d'oeil sur [[http://​styx.cbp.ens-lyon.fr/​ganglia/?​r=hour&​cs=&​ce=&​m=load_one&​s=by+name&​c=Workstations|Monitoring des stations de travail]] avant de lancer vos tâches ! De grosses requêtes concurrentielles peuvent entraîner des DoS ! Jetez un coup d'oeil sur [[http://​styx.cbp.ens-lyon.fr/​ganglia/?​r=hour&​cs=&​ce=&​m=load_one&​s=by+name&​c=Workstations|Monitoring des stations de travail]] avant de lancer vos tâches ! De grosses requêtes concurrentielles peuvent entraîner des DoS !
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 Au CBP, un environnement Conda a été installé pour permettre l'​exploitation de la majorité des outils construits autour de TensorFlow. Le chargement de l'​environnement se réalise en "​sourçant"​ l'​environnement CONDA avec la commande suivante : Au CBP, un environnement Conda a été installé pour permettre l'​exploitation de la majorité des outils construits autour de TensorFlow. Le chargement de l'​environnement se réalise en "​sourçant"​ l'​environnement CONDA avec la commande suivante :
-<​code>​source /etc/conda.init </​code>​+<​code>​source /etc/tensorflow.init </​code>​
  
 La commande précédente "​paramètre"​ les variables d'​environnement nécessaires l'​exploitation de l'​environnement complet CONDA installé pour vous dans ''/​opt/​anaconda3/''​ La commande précédente "​paramètre"​ les variables d'​environnement nécessaires l'​exploitation de l'​environnement complet CONDA installé pour vous dans ''/​opt/​anaconda3/''​
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 </​note>​ </​note>​
  
-En cas de difficultés,​ appliquez la [[formation:​cbp20190606gpu:gromacs4stretch|recette de Gromacs pour Debian Stretch]] ;-)+En cas de difficultés,​ appliquez la [[formation:​insa2018gpu:insa2018gromacs4stretch|recette de Gromacs pour Debian Stretch]] ;-)
  
 <note warning>​Exercice #28 : Exécutez l'​exemple ''​1536'' ​ <note warning>​Exercice #28 : Exécutez l'​exemple ''​1536'' ​
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 L'​exploitation de "codes métier"​ vous aura aussi permis d'​entrevoir la difficulté d'​intégrer et d'​exécuter des programmes dans des environnements pourtant bien homogènes : toutes les stations exploitées ont exactement le même système d'​exploitation,​ [[developpement:​productions:​SIDUS|SIDUS]]. Les "​astuces"​ permettant de simplement pouvoir exécuter les programmes illustraient aussi que, sans expérience,​ difficile de s'en sortir. L'​exploitation de "codes métier"​ vous aura aussi permis d'​entrevoir la difficulté d'​intégrer et d'​exécuter des programmes dans des environnements pourtant bien homogènes : toutes les stations exploitées ont exactement le même système d'​exploitation,​ [[developpement:​productions:​SIDUS|SIDUS]]. Les "​astuces"​ permettant de simplement pouvoir exécuter les programmes illustraient aussi que, sans expérience,​ difficile de s'en sortir.
  
- --- //​[[emmanuel.quemener@ens-lyon.fr|Emmanuel Quemener]] ​CC BY-NC-SA 2019-06-11//+ --- //​[[emmanuel.quemener@ens-lyon.fr|Emmanuel Quemener]] ​2020/01/01 19:44//
formation/insa2019gpu.1575651492.txt.gz · Dernière modification: 2019/12/06 17:58 par equemene